Si alguna vez ha experimentado el desfase horario, está familiarizado con su ritmo circadiano, que maneja casi todos los aspectos del metabolismo, desde los ciclos de sueño-vigilia hasta la temperatura corporal y la digestión. Cada célula del cuerpo tiene un reloj circadiano, pero los investigadoresno estaban claros acerca de cómo las redes de células se conectan entre sí a lo largo del tiempo y cómo esas conexiones que varían en el tiempo afectan las funciones de la red.
En una investigación publicada el 27 de agosto en PNAS , investigadores de la Universidad de Washington en St. Louis e instituciones colaboradoras desarrollaron un enfoque computacional unificado basado en datos para inferir y revelar estas conexiones en redes oscilatorias biológicas y químicas, conocidas como la topología de estas redes complejas, en función de su tiempo.datos de la serie. Una vez que establecen la topología, pueden inferir cómo los agentes, o células, en la red trabajan juntos en sincronía, un estado importante para el cerebro. La sincronía anormal se ha relacionado con una variedad de trastornos cerebrales, como la epilepsia,Enfermedad de Alzheimer y enfermedad de Parkinson.
Jr-Shin Li, profesor de ciencias de sistemas y matemáticas y matemático aplicado en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, desarrolló un algoritmo, llamado método ICON inferir conexiones de redes, que muestra por primera vez la fuerza deestas conexiones a lo largo del tiempo. Anteriormente, los investigadores solo podían determinar si existía una conexión entre redes.
Li y sus colaboradores probaron primero su método en una red simulada de diferentes tamaños que crearon. A continuación, probaron el método en una red de osciladores, poblaciones de unidades dinámicas que disparan repetidamente juntas, se silencian y luego disparan juntas de nuevo.en el laboratorio de Istvan Kiss, profesor de química en la Universidad de Saint Louis. Cuando aplicaron el algoritmo de Li a la red de interacciones entre los osciladores sintéticos, los resultados coincidieron con lo que Kiss había determinado a través de sus experimentos, encontrando las mismas conexiones en una red de 15osciladores químicos. Dicha predicción de esta topología dinámica no era posible anteriormente, dijeron los investigadores.
Li dijo que este método tiene una variedad de aplicaciones más allá de las redes celulares.
"Esto sienta las bases para analizar redes complejas del mundo real de gran tamaño, como el transporte, internet, redes eléctricas y redes sociales", dijo.
Li también colaboró con Erik Herzog, profesor de biología en Artes y Ciencias de la Universidad de Washington que estudia las bases celulares y moleculares de los ritmos circadianos en los mamíferos, para determinar las conexiones entre las células en el cerebro de un ratón. Herzog midió el ritmo circadiano a partir de 541células del lado derecho e izquierdo del cerebro del ratón, luego le pidió a Li que estimara cómo cambiaron estas conexiones con el tiempo, algo que no se había hecho en el campo de la biología.
"La conexión en un momento puede ser fuerte, pero en otro momento puede ser más fuerte o más débil, por lo que podemos usar estos datos para recuperar la conectividad funcional", dijo Li. "Si sabemos esto, entonces conocemos la red, entonces podemos estudiar más e investigar con el tiempo si esta red se sincronizará o si surgirán patrones dinámicos específicos "
Herzog dijo que ICON lo ayudaría a él y a otros científicos a comprender los principios que permiten que los sistemas se sincronicen de manera eficiente.
"Por ejemplo, queremos definir las características esenciales de las redes de células que mantienen el tiempo diario en diferentes condiciones", dijo Herzog. "Esperamos que ICON pueda trazar conexiones y describir las interacciones, como la atracción versus la repulsión, decélulas en diferentes etapas de desarrollo para que podamos entender más sobre cómo los sistemas circadianos se ensamblan después del nacimiento, se adaptan a desafíos como el invierno o el verano y no se coordinan durante los estresores como el trabajo por turnos o volar a través de múltiples zonas horarias ".
En otro experimento, el colaborador William Schwartz, ex profesor visitante de biología en la Universidad de Washington ahora en la Universidad de Texas en Austin, probó el método en siete grupos de cinco ratones que se alojaron juntos durante un período de tiempo como redes sociales.Schwartz midió las oscilaciones de los ratones al final del experimento y proporcionó los datos a Li, quien aplicó su algoritmo para inferir los resultados de los datos. Al final, tanto Schwartz como Li descubrieron que cuatro de los grupos de ratones tenían sincronización social.porque tenían la misma temperatura corporal al final de su tiempo juntos. Tres grupos no tenían la misma temperatura corporal y no estaban socialmente sincronizados.
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Materiales proporcionado por Universidad de Washington en St. Louis . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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